- •Раздел 1. Модели линейного программирования и его приложения Тема 1. Математическое моделирование экономических систем
- •1.1. Описание процесса математического моделирования.
- •1.2. Примеры построения математических моделей простейших экономических задач
- •1. Задача об использовании ресурсов (планирование производства, задача оптимального использования удобрений и т.Д.).
- •2. Оптимальное смешивание (составление рациона питания, смесей, задача о диете и т.Д.).
- •3. Задача об использовании мощностей (задача о загрузке оборудования)
- •4. Задача о раскрое материалов
- •Задача о закреплении самолетов за воздушными линиями.
- •Контрольные вопросы
- •Рекомендованная литература: [ 3, 8, 11, 12] Тема 2. Линейные векторные пространства
- •Понятие n-мерного пространства
- •Линейная зависимость векторов
- •2.3. Базис n-мерного векторного пространства
- •2.4. Система единичных векторов n-мерного векторного пространства
- •2.5. Решение системы линейных уравнений методом Жордана – Гаусса
- •Контрольные вопросы
- •Для приведения неравенства к равенству необходимо к его левой части прибавить неотрицательную величину . (2)
- •Пусть удовлетворяет уравнению (3) и неравенству (2), т.Е.
- •3.2. Выпуклые множества
- •3.3. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования
- •3.4. Свойства решений задачи линейного программирования
- •Контрольные вопросы
- •Примеры задач, решаемых графическим методом.
- •4.2. Графический метод решения злп с n переменными
- •Контрольные вопросы
- •5.2. Алгоритм симплекс-метода
- •5.3. Пример отыскания максимума линейной функции
- •5.4. Пример отыскания минимума линейной функции
- •Решение. Введем дополнительные неотрицательные переменные y5, y6 со знаком “-”, т.К. Неравенства имеют вид ””:
- •Симплексные таблицы
- •В общем случае достаточно воспользоваться правилом:
- •5.6. Метод искусственного базиса
- •Контрольные вопросы
- •Предположим, что некоторая организация решила закупить ресурсы s1, s2,…, Sm предприятия и необходимо установить оптимальные цены на эти ресурсы y1,y2,…,ym.
- •Аналогично стоимость всех затраченных ресурсов, идущих на изготовление единицы j-ой продукции, не может быть меньше стоимости окончательного продукта, т.Е.
- •6.2. Взаимно двойственные задачи линейного программирования и их свойства
- •6.3. Первая теорема двойственности
- •6.4. Вторая теорема двойственности
- •Рассмотренная теорема является следствием следующей теоремы.
- •6.5. Объективно обусловленные оценки и их смысл
- •Контрольные вопросы
- •7.2. Нахождение опорного плана
- •Пример 1. Исходные данные приведены в таблице 1.
- •7.3. Метод последовательного улучшения плана перевозок, цикл пересчета
- •7.4. Решение транспортной задачи методом потенциалов
- •Приложения транспортной задачи к решению некоторых экономических задач
- •Контрольные вопросы
- •Понятие цикла. Рекомендованная литература: [ 3, 5, 6, 7, 8, 11]
- •Тема 8. Элементы теории матричных игр
- •8.1. Предмет теории игр, основные понятия
- •8.2. Платежная матрица. Нижняя и верхняя цена игры
- •8.3. Решение игры в смешанных стратегиях
- •Решая эту систему, получим оптимальную стратегию:
- •8.4. Геометрическая интерпретация игры 2 х 2
- •8.5. Приведение матричной игры к задаче линейного программирования
- •Составив расширенные матрицы для задач, убеждаемся, что одна матрица получилась из другой транспонированием:
- •Контрольные вопросы
- •Графический метод решения игры mx2. Рекомендованная литература: [ 1, 2, 4, 9, 12] раздел 2. Модели нелинейного программирования
- •Тема 9. Нелинейное программирование
- •9.1. Общая задача нелинейного программирования
- •9.2. Метод множителей Лагранжа
- •9.3. Обобщёние метода множителей Лагранжа
- •9.4. Теорема Куна-Таккера
- •9.5. Модели выпуклого программирования
- •9.6. Приближенное решение задач выпуклого программирования методом кусочно-линейной аппроксимации
- •Контрольные вопросы
- •Задачі про мінімізацію розходу горючого літаком за набором висоти та швидкості. Рекомендованная литература: [ 3, 6, 7, 8, 11] Бібліографічний список
5.3. Пример отыскания максимума линейной функции
Реализацию симплексного метода рассмотрим на примерах.
Пример. Решить симплексным методом задачу: Z=2x1+3x2max
при
ограничениях
(1)
Решение.
С помощью дополнительных неотрицательных
переменных перейдем к системе уравнений:
(2)
Запишем систему (2) в векторной форме:
(3) А1x1 + А2x2 + А3x3 + А4x4 + A5 x5+ A6 x6 =A0,
где
Для нахождения первоначального базисного решения (опорного плана) разобьем переменные на базисные и свободные. Данная система совместна. Ее ранг r=2, значит число базисных переменных k=6-2=4. Т.к. определитель, составленный из коэффициентов при дополнительных переменных х3, х4, х5, х6 отличен от 0, то их можно взять в качестве базисных переменных.
Или, пользуясь терминами линейных векторных пространств, получим: векторы A3,A4,A5,A6 - линейно независимые единичные векторы 6-мерного пространства. Они и образуют базис этого пространства. Поэтому в разложении (3) за базисные переменные выбираем x3,x4, x5,x6, свободные переменные x1,x2.
1 шаг. Выразим базисные переменные через свободные:
(4)
Функция Z=2x1+3x2 уже выражена через свободные. Т.к. все величины хi должны быть неотрицательны, то наименьшие возможные значения свободных переменных- это значения, равные нулю: x1=0, x2=0. Тогда получим базисное решение (первоначальный план) Х1=(0;0;18;16;5;21), которое является допустимым и соответствует вершине О(0;0) многоугольника. При найденном решении
Z(X1)= 2x1+3x2=0.
Посмотрим, не можем ли мы улучшить решение, т.е. увеличить целевую функцию Z, увеличивая какие-нибудь из свободных переменных x1, x2 . Это можно осуществить, перейдя к такому новому допустимому решению, в котором эта переменная будет базисной.
В
данном примере для увеличения Z
можно переводить в свободные либо х1,
либо х2 ,
т.к. они обе со знаком ‘’+”. Выберем
переменную х2,
имеющую больший коэффициент.
Система (4) накладывает ограничения на рост переменной х2. Т.к. необходимо сохранять допустимость решений, т.е. все переменные должны оставаться неотрицательными, то должны выполняться следующие неравенства (при этом х1=0 как свободная переменная):
Откуда
(5)
Каждое уравнение (4), кроме последнего, определяет оценочное отношение – границу роста переменной х2, сохраняющую неотрицательность соответствующей переменной.
В данном примере наибольшее возможное значение для переменной х2 определяется как х2=min{18/3;16/1;5/1;}=5. При х2 =5 переменная х5 обращается в 0 и переходит в свободные.
2 шаг. Выразим новые базисные переменные через новые свободные, начиная с разрешающего:
или
(6)
Второй опорный план Х2=(0;5;3;11;0;21) и соответствует вершине А(0;5), т.е. перешли к новой вершине.
Выразим линейную функцию через базисные переменные:
Z=2x1+3x2=2x1+3(5-x5)=15+2x1-3x5.
Значение
Z(X2)=15.
Однако оно не является максимальным,
т.к. возможно увеличение функции за счет
переменной х1,
входящей в выражение для Z
c
положительным коэффициентом. Система
уравнений (6) определяет оценочное
отношение
откуда
Следовательно,
наибольшее возможное значение для х1:
х1=min{;3/1;11/2;
}=3.
Второе уравнение является разрешающим.
3 шаг. Выразим новые базисные переменные через новые свободные, начиная с разрешающего:
Третий опорный план Х3=(3;5;0;5;0;12) и соответствует вершине В(3;5), т.е. перешли к новой вершине.
Выразим линейную функцию через базисные переменные:
Z=2x1+3x2=2(3-x3+3х5)+3(5-x5)=21-2x3+3x5. Значение Z(X3)=21.
Третье допустимое решение тоже не является оптимальным, т.к. при свободной переменной х5 в выражении линейной функции через свободные переменные содержится положительный коэффициент. Переводим х5 в базисную переменную. Определим наибольшее возможное значение для х5 (при этом х3=0 как свободная переменная).
Откуда
Следует обратить внимание на 1-ое уравнение, которое не дает ограничений на рост х5 , т.к. b1=3 и коэффициент при х5 имеют одинаковые знаки. Поэтому х5=min{;5;1;12/9}. 3-е уравнение является разрешающим, и переменная х4 переходит в свободные.
4 шаг. Выразим новые базисные переменные через новые свободные, начиная с разрешающего:
Четвертый опорный план Х4=(6;4;0;0;1;3) и соответствует вершине С(6;4), т.е. перешли к новой вершине.
Выразим функцию Z через базисные переменные: Z=2x1+3x2=24-4/5x3-3/5x4. Это выражение не содержит положительных коэффициентов при свободных переменных, функцию Z невозможно еще увеличить, переходя к другому допустимому базисному решению поэтому значение Z(X4)=24 максимальное., т.е. решение Х4 оптимальное.
